Réflexions sur le blog SciLog de J.J. Kupiec et le hasard en biologie

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Il y a un nouvel arrivant dans le (trop petit) monde des blogs scientifiques francophones : SciLogs.fr, déclinaison française d’une plateforme internationale dépendant de Pour la Science (déclinaison française de Scientific American). Dans les premiers billets de ces blogs, il y en avait un de JJ Kupiec sur le rôle du hasard en biologie moléculaire et les conséquences pour la possibilité de synthétiser le vivant. Ce billet pour moi pose aussi la question du rôle des blogs en science.

Kupiec aime mettre « en avant le caractère foncièrement stochastique du fonctionnement interne des êtres vivants ». Là où ça devient étrange c’est qu’il affirme qu’il y a quelques années cela était « quasi hérétique ». Et il ajoute :

On suppose actuellement que chez un être vivant, l’ordre macroscopique, c’est-à-dire ce qui passe à notre niveau, provient d’un ordre microscopique. Les molécules, protéines et séquences d’ADN, principalement, interagissent de manière séquentielle de manière toujours identique, en formant des cascades d’interactions desquelles tout hasard est exclu.

Cette citation m’a choqué, parce qu’ayant étudié la biologie moléculaire entre 1988 et 1992, et étant depuis resté en recherche à l’interface biologie moléculaire – évolution – informatique, je ne reconnais rien de cette description. J’ai appris que les interactions moléculaires ont une composante aléatoire importante, et je n’ai jamais vécu ni entendu un supposé dogme de l’absence de hasard en biologie.

La biologie moléculaire dans ses détails est de la chimie, avec deux spécificités : des molécules souvent très grosses et complexes, et surtout pour ce qui nous concerne très peu d’exemplaires de chaque molécule. Quand on prend une réaction chimique typique, on a des nombres énormes de chaque molécule entrant en jeu. Ceux qui ont eu des cours de chimie se rappellent peut-être d’avoir raisonné en « moles ». Une mole c’est 6×1023 machins (molécules d’habitude). Ces nombres énormes permettent d’énoncer des lois statistiques très fiables concernant par exemple la vitesse d’une réaction ou les concentrations à l’équilibre (ça dépend surtout de la concentration en fait). Dans chaque cellule vous avez quatre molécules correspondant à chaque type d’ADN (par exemple pour un gène donné). Donc quand une protéine se lie à un site donné d’ADN, le rôle du hasard moléculaire (qui tient davantage de la physique que de la chimie à ce point) est moins visible comme une moyenne statistique type « gaz parfait » que comme le résultat de quelques lancers de dé. Mais (il y a un mais) en biologie on n’a pas beaucoup de molécules par cellule, mais on a beaucoup de cellules ! (1013 cellules humaines et 1014 cellules bactériennes environ dans notre corps.) Donc c’est pas Avogadro mais ça commence à moyenner. Du coup on a tendance à voir ces phénomènes stochastiques (ça veut dire au hasard) comme des phénomènes statistiques, des équilibres par exemple entre attachement-détachement de deux molécules.

Kupiec et moi avons eu un dialogue dans les commentaires de son blog, où sont aussi intervenus deux spécialistes de la modélisation en biologie, Nicolas Le Novère, et Tom Roud. Je vous invite à lire cet échange.

Je veux revenir d’abord sur un point important soulevé par Nicolas : on savait que le hasard jouait un rôle, mais on le prenait peu en compte dans nos modèles. En effet, notre modélisation du vivant s’améliore au fur et à mesure que nous progressons dans nos méthodes expérimentales et mathématiques. Et logiquement, plus on veut étudier les choses à des niveaux détaillés (peu de cellules ou peu de temps), plus la stochasticité joue un rôle important. Mais dire qu’il y a eu un dogme niant le hasard, dire que la biologie des systèmes ou la biologie synthétique se font en fermant les yeux sur ses effets destructeurs, je suis désolé mais c’est faux (d’ailleurs aucune citation de Kupiec pour le soutenir malgré mes requêtes). On est tous conscients que nos modèles sont insuffisants, ce qui est pourquoi on travaille à les améliorer, les affiner, déterminer leurs zones d’application et les zones où ils ne s’appliquent pas ou mal. Par exemple les modèles de biologie des systèmes récents prennent explicitement en compte la stochasticité, et il y a une vague de « single cell genomics » qui s’occupe essentiellement de la quantifier pour des phénomènes tels que l’expression des gènes dont parle Kupiec.

Puis je vais passer pour un gros snob raleur là, mais les gens qui se la jouent génie incompris qui révolutionne la science je me méfie (la productivité de M. Kupiec hors blogs : PubMed, Google Scholar). Faut lire les commentaires quand il est interviewé sur {Sciences2} concernant ENCODE, c’est assez intéressant (l’interview aussi fait génie méconnu ; et je vois ailleurs dans {Sciences2} qu’il a inventé le terme ontophylogénèse, l’invention de mots étant typique du génie méconnu). Alors si on veut révolutionner la biologie, j’ai un conseil, c’est de faire des expériences ou des modèles meilleurs que les autres et de les publier. Peut-être que JJ Kupiec a parlé de stochasticité de l’expression avant les autres, mais je doute que personne n’y ait pensé, et ce qui est important en sciences c’est ce qu’on fait d’une idée. D’autres que Kupiec développent des modèles mathématiques et des expériences pour quantifier cette stochasticité, et c’est ça qui est important.

Autant je me réjouis de voir une nouvelle plateforme de blog scientifiques francophones, autant je recommende à mes collègues de blogger, autant je ne pense pas que de renforcer la perception déjà trop répandue d’un establishment scientifique conservateur écrasant des Galilée par centaines soit très constructif, ni de présenter une version faussée de l’histoire et de l’état de sa discipline pour se mettre en avant. Je suis bien en peine de voir ce que le billet de Kupiec apporte à la compréhension de la biologie ou de la science au public.

Je note pour finir que la plupart des nouveaux blogs de Scilogs ont commencé par expliquer des trucs intéressants ! Je recommande notamment Best of bestioles et Intelligence mécanique. 🙂

(Billet retardé par la semaine OGM et autres évènements, mais voici.)

6 réponses à “Réflexions sur le blog SciLog de J.J. Kupiec et le hasard en biologie

  1. Ping : Réflexions sur le blog SciLog de J.J. Ku...

  2. Bonjour,
    Bravo pour votre blog, que je trouve vraiment très intéressant et qui permet surtout d’obtenir une information scientifique de qualité, ce qui est vraiment rare dans la blogosphère francophone ! (hormis les blogs de scilog que vous mentionnez)

    Concernant votre billet, la vraie question n’est elle pas de savoir si les systèmes biologiques sont chaotiques ou non ? en effet, dans un système non chaotique, par exemple en thermodynamique, on a « énormément » d’aléa élémentaires dû au très grand nombre de particules en présence, mais le comportement macroscopique moyen est lui parfaitement déterministe (avec une variabilité extrêmement faible due justement au très grand nombre de particules en présence). ce qui permet entre autre à ma voiture de fonctionner de façon à peu près prévisible…
    par contre, dans un système chaotique comme la météo, un petit aléa de départ n’est pas moyenné, mais peut provoquer au final des états macroscopiques très différents . Cette notion est elle pertinente en biologie ? peut on avoir des états finaux (expression d’un gène par exemple) très différents qui seraient provoqués par une toute petite fluctuation de départ ?

    D’avance merci

    • Bonne question. Je ne pense pas qu’on ait une réponse générale à la biologie. Comme pour la physique, à laquelle se rattachent vos deux exemples.

      Plutôt il y a certains phénomènes qui sont clairement prédictibles à large échelle (on les utilise des fois en TP 😉 ), et d’autres qui sont probablemnt chaotiques.

      Un exemple amusant : Quand on enlève un gène spécifique qui permet à la régulation miRNA de fonctionner, le développement du poisson zèbre devient très sensible à des variations mineures de l’environnement. Alors que normalement ce développement est très robuste et reproductible.

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